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Nat. Syn.：浙大洪鑫課題組與合作者在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能合成方面取得進(jìn)展
來源：國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì) 2023-02-09
導(dǎo)讀：在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：21873081、22122109）等資助下，浙江大學(xué)化學(xué)系洪鑫課題組與合作者德國(guó)哥廷根大學(xué)Lutz Ackermann教授在人工智能合成方面取得進(jìn)展。研究成果以“基于過渡態(tài)知識(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)鈀電催化氧化碳?xì)滏I活化反應(yīng)的對(duì)映選擇性預(yù)測(cè)（Enantioselectivity prediction of pallada-electrocatalyzed C–H activation using transition state knowledge in machine learning）”為題，于2023年1月30日在線發(fā)表于《自然?合成》（Nature Synthesis）。
圖 基于過渡態(tài)知識(shí)的反應(yīng)建模策略不對(duì)稱合成是構(gòu)筑手性分子的核心策略，提升單一手性構(gòu)筑水平是不對(duì)稱合成研究的長(zhǎng)期焦點(diǎn)。由于手性結(jié)構(gòu)與對(duì)映選擇性之間高維且復(fù)雜的構(gòu)效關(guān)系，準(zhǔn)確、全面地掌握手性調(diào)控規(guī)律極具挑戰(zhàn)，制約了不對(duì)稱合成體系的高效開發(fā)。因此，對(duì)映選擇性的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)是不對(duì)稱合成研究的難點(diǎn)問題之一。從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度出發(fā)，該合作研究團(tuán)隊(duì)將人工智能技術(shù)與經(jīng)典的過渡態(tài)理論相融合，提出了一種新的反應(yīng)建模策略，實(shí)現(xiàn)了對(duì)映選擇性的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，并定量評(píng)估了近百萬合成反應(yīng)的選擇性表現(xiàn)（圖）。該策略以過渡態(tài)模板結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，將過渡態(tài)知識(shí)融入機(jī)器學(xué)習(xí)，通過編碼關(guān)鍵的反應(yīng)中心，為模型訓(xùn)練提供具有反應(yīng)路徑特異性的分子編碼。相較傳統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)編碼，基于過渡態(tài)編碼的模型取得了更加優(yōu)異的反應(yīng)表達(dá)和外推預(yù)測(cè)能力，在新催化劑、新底物預(yù)測(cè)等任務(wù)中均有良好表現(xiàn)，預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值的R2達(dá)到了0.910，平均絕對(duì)誤差為0.260 kcal/mol。該智能建模策略使得海量構(gòu)效空間的定量評(píng)估成為可能，文中對(duì)于846720個(gè)候選反應(yīng)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其中代表性的例子，充分彰顯了人工智能合成的潛力。該工作揭示了化學(xué)理論的信息化、數(shù)據(jù)化對(duì)于反應(yīng)智能建模的重要性，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的合成反應(yīng)預(yù)測(cè)提供了新策略，有望在新催化劑、新試劑和新反應(yīng)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域得到應(yīng)用。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s44160-022-00233-y
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